案例 02 · 车管所材料审核

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但我觉得，比数字更重要的是人的工作发生了变化。原来工作人员需要把大量时间花在
打开图片、检查材料、填写信息这些重复劳动上。自动化以后，这部分工作减少了，他
们可以把时间用在群众咨询、新增业务以及更需要人工判断和沟通的事情上。
比如群众来到大厅以后有很多问题需要解释，以前后台审核占掉大量精力，现在工作人
员可以把更多时间放到服务群众上。所以这件事的本质，是重新分配人的时间，让一个
人审核得更快只是表面收益。
对于参与驻点服务的合作方来说，变化同样明显。在人员不增加甚至减少的情况下，整
体办件量仍然能够保持并略有增长，这让原来因为人工成本过高而承压的服务模式有了
更好的经营空间。
而对车管所来说，项目最终顺利通过验收，后续又持续有新的业务交给我们。后来双方
还共同成立了AI创新实验室，我们也继续派人员驻点，共同研发新的应用。在我看来，
这可能比某一个技术指标更能说明项目到底有没有真正创造价值。一个AI项目真正成功
的标志，是验收通过之后，客户还愿意继续和你做第二个、第三个项目。
Q5：在部署AI过程中，是否遇到了新问题或挑战？你是怎么解决
的？
如果让我总结这个项目最难的地方，最难的是组织和规则，算法反而排在后面。
第一个挑战，是材料数据太不标准，识别率上不去。
车管所的材料不像实验室数据集那么干净，身份证、合同、发票这些常见材料在实际上
传时会出现各种意想不到的形态。这些问题相对明确，但解决起来并不轻松。识别率不
够，我们就继续收集样本；负样本不足，就补负样本；参数不合适，就继续优化。这些
问题虽然麻烦，但基本都有工程上的解决路径，真正难的在后面。
第二个挑战，是AI把过去人工审核里的“放宽”暴露了出来。
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